• Logo Biblioteca de la Universidad de Sevilla
  • Páginas

  • Categorías

  • RSS GME RSS

    • Se ha producido un error; es probable que la fuente esté fuera de servicio. Vuelve a intentarlo más tarde.
  • Archivo de MATBUS

  • Comentarios recientes

    Mando a distancia te… en Nuevo curso, nuevo sitio del…
    AmongNosotros en Se inspira en el juego ‘Among…
    Jorge en Se inspira en el juego ‘Among…
  • Escribe tu dirección de correo electrónico para suscribirte a este blog, y recibir notificaciones de nuevos mensajes por correo.

    Únete a 132 seguidores más

Modelo matemático estimó que 6.400 muertes por coronavirus en México no se han sumado a la cifra oficial

El último informe estima que 16.448 personas han muerto en México por el coronavirus, pero un modelo matemático elaborado por los catedráticos Raúl Rojas de la Universidad Libre de Berlín y Rafael Gamboa del Instituto Tecnológico Autónomo de México (ITAM) estimó que el número real podría superar los 22.000 fallecimientos, además de calcular que llegarían a los 35.000 a principios de julio.

Se han basado en el llamado nowcasting (estimación del presente) del Instituto Robert Koch (IRK), de acuerdo con el estudio presentado por El Universal. Las cantidades que toma en cuenta el IRK es el número de contagios registrados el día anterior y la tasa de crecimiento o decrecimiento de los mismos (Factor “R”).

También hicieron evidente que hay un retraso administrativo en la notificación de las muertes que podría interferir también con el estudio.

Han efectuado un ajuste estadístico de las muertes hasta el 11 de junio, cuando se reportaron 15.994 fallecimientos. El cálculo arrojó entonces que un total de 6.429 casos adicionales podrían estarse sumando en los días siguientes, por lo que el total real del 11 de junio pudo hacer sido hasta de 22.400 casos.

El crecimiento promedio de las muertes habría sido del 2.9% por día en los últimos 20 días para un factor R de 1.12, lo que significa que hasta 21.000 fallecimientos nuevos podrían sumarse a la cifra del 1 de julio. De mantenerse únicamente con un factor R de 1.0, podrían sumarse 15.000 fallecimientos adicionales al 1 de julio.

Fuente:

https://www.infobae.com/america/mexico/2020/06/13/modelo-matematico-estimo-que-6400-muertes-por-covid-19-en-mexico-no-se-han-sumado-a-la-cifra-oficial/

Zonas verdes: una respuesta matemática a la reactivación de las economías locales

Tras meses de confinamiento social y estrictas reglas sanitarias dictadas por la Organización Mundial de la Salud (OMS), los gobiernos mundiales ahora enfrentan el reto de la reactivación económica.

Ante ello, el matemático Miquel Oliu-Barton, profesor asociado de matemáticas en la Université Paris-Dauphine, desarrolló una estrategia conocida como “zonas verdes”, un plan para que las ciudades retomen sus actividades económicas y sociales.

El estudio, en el que además participaron Bary Pradelsky, profesor asociado de economía del Instituto Oxford-Man, y Luca Attia, de la École Polytechnique de Francia, se basa en dos elementos primordiales: en la identificación de zonas verdes de una localidad que no hayan presentado contagios por coronavirus y en cómo, progresivamente, se unificarán cada una de las zonas verdes detectadas.

Los tres especialistas encargados de la estrategia matemática muestran cómo esos territorios podrían unificarse rápidamente en un periodo no mayor de dos a cuatro meses.

La condición de estas zonas verdes es que las actividades económicas y sociales solo se realicen dentro de esa área, sin que la población tenga que salir a otra ciudad cercana hasta que la unificación de las diversas zonas, etiquetadas como verdes, se unifiquen poco a poco y por completo.

En México, el 16 de mayo, la Secretaría de Salud presentó una estrategia similar a la propuesta elaborada por estos matemáticos y economistas. El plan de reactivación de actividades se conoce como “Municipios de la Esperanza”, nombrado así por la administración del presidente Andrés Manuel López Obrador.

Los Municipios de la Esperanza son comunidades que en los últimos 28 días no tuvieron focos de infección y cuyas localidades aledañas tampoco presentaron contagios por coronavirus.

Uno de los problemas que enfrenta la actividad económica en México es la centralización de las actividades económicas en contadas ciudades del país donde se concentra la gran mayoría de la productividad.

Entre las entidades que junto con Ciudad de México tienen la mayor actividad económica en el país se encuentran Monterrey, Guadalajara y Puebla.

Para iniciar con la transición del regreso a las actividades económicas y sociales, Miquel Oliu-Barton, Bary Pradelsky y Luca Attia toman como muestra el número poblacional de una comunidad. Parten con 10,000 habitantes donde la mayoría de la gente trabaja en una fábrica local o dentro de esa ciudad.

De acuerdo con los especialistas creadores de esta estrategia, el resultado de una zona verde podrá variar de un país a otro y podrá cambiar todo el tiempo, pero también posibilita la interacción en reuniones de menos de 50 personas.

Entre las ventajas de esta estrategia está la minimización de daños a la economía con la reapertura de zonas con fuertes lazos económicos, además de minimizar el impacto social ante las medidas de distanciamiento que la OMS recomendó aplicar.

La última semana de mayo, el presidente de México anunció que en el país se había perdido medio millón de empleos por la epidemia.

La reincorporación a la actividad en México viene acompañada de un gran miedo por liberar los municipios y ciudades antes de tiempo y sin haberse realizado las pruebas necesarias que comprueben que la gente está sana y que no existen nuevos focos de infección.

Leer más:

https://newsweekespanol.com/2020/06/zonas-verdes-una-respuesta-matematica-a-la-reactivacion-de-las-economias-locales/

Matemáticos españoles diseñan un modelo que simula comportamiento del coronavirus

Un equipo de investigadores españoles de las universidades Complutense de Madrid y de Almería ha diseñado un modelo matemático que permite simular el comportamiento del coronavirus atendiendo incluso los casos que no se han detectado y registrado.

El modelo incluye los casos no detectados, es decir, las personas que han tenido el virus pero que no han sido contabilizadas como contagiados al no haberles hecho la prueba por ser asintomáticas.

La herramienta incorpora la fracción de casos detectados entre el total de casos reales (detectados y sin detectar), permitiendo así estimar el impacto de los casos asintomáticos en la epidemia.

El modelo es una adaptación de otro anterior que se elaboró para el virus del Ébola y que se ha ajustado a las características de la nueva enfermedad.

Los datos empleados en la investigación corresponden a China, pero los investigadores han asegurado que se puede utilizar en cualquier lugar.

Leer más:

https://www.eldiario.es/tecnologia/Matematicos-espanoles-disenan-modelo-comportamiento_0_1036246638.html

Matemáticos de la Universidad Técnica Federico Santa María (Chile) colaboran en combate contra el coronavirus

Académicos del grupo de investigación Análisis & Modelamiento Matemático de Valparaíso (AM2V) del Departamento de Matemática de la Universidad Técnica Federico Santa María, están aportando desde su especialidad para asesorar a las autoridades, sobre las mejores medidas a tomar frente a la situación del coronavirus en Chile.

El equipo busca aportar al manejo de la actual crisis sanitaria, a través de estimaciones respecto de cuál será la máxima demanda de camas UCI que se requerirán en las regiones del país.

Los resultados de la investigación se están comunicando periódicamente al Ministerio de Ciencia, Tecnología, Conocimiento e Innovación.

El equipo AM2V-CMM-CEPS publica semanalmente un informe con sus últimos avances, de público acceso y que pueden encontrarse en la web del Departamento de Matemática, a través del siguiente enlace:

http://matematica.usm.cl/covid-19-en-chile/

Fuente:

https://www.diarioconcepcion.cl/edicion-especial/2020/06/07/matematicos-de-la-usm-colaboran-en-combate-contra-covid-19.html

La Facultad de Ingeniería de Olavarría (Argentina) elabora estadísticas sobre el coronavirus

La Facultad de Ingeniería de Olavarría (Argentina), dependiente de la Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires ha compartido un interesante artículo titulado Una pandemia gestionada con cifras y curvas, en el que se expusieron gráficos y datos que permiten entender la actualidad del coronavirus y posibles escenarios de su avance.

Cuando el país registra más de 19.200 infectados y es inminente la extensión de la cuarentena, un gráfico elaborado por un equipo de la Facultad de Ingeniería pronostica que ese número puede crecer entre 23.300 y 24.600 casos en una semana. Este tipo de estimaciones son las que definen la continuidad del plan de lucha contra el virus.

Las autoridades sanitarias de Olavarría anunciaron en marzo que la ciudad cuenta con más de 40 camas de cuidados críticos, y aproximadamente 32 respiradores mecánicos, con la posibilidad cierta de incrementar esos recursos.

Tras 70 días de aislamiento obligatorio, la foto actual del país afectado por el virus muestra más de 19.200 casos confirmados, activos que superan los 12.600, y más de 580 muertes. Aproximadamente el 85% de los casos se concentran en la capital federal y el área metropolitana.

El número de personas infectadas a lo largo del tiempo exponen un avance inicialmente lento, que después se transforma en un crecimiento exponencial, con altas tasas de crecimiento por día, hasta alcanzar un periodo de estabilización y llegando a un nivel de saturación. Esta saturación se relaciona con el tamaño de la población, las medidas tomadas por el gobierno, y la responsabilidad social.

Una parte del equipo de investigadores está caracterizando la epidemia con un modelo denominado SEIR, que puede predecir un panorama a más largo plazo que los anteriores. Contempla a una población integrada por casos susceptibles, expuestos, infectados y recuperados.

Con un 95% de confianza, si la epidemia mantiene características similares, el modelo prevé que el próximo miércoles podría haber entre 23.300 y 24.600 casos confirmados.

Fuente y más información:

https://www.infoeme.com/nota/2020-6-4-14-57-0-la-facultad-de-ingenieria-elabora-estadisticas-sobre-el-coronavirus

Investigadores de la Universidad del País Vasco crean un modelo matemático para predecir futuros brotes de coronavirus

Manuel de la Sen, Raúl Nistal y Santiago Alonso-Quesada, investigadores de la Universidad del País Vasco (UPV/EHU) están coordinando una investigación para elaborar un modelo matemático que permita predecir nuevos brotes de coronavirus en España e Italia.

Mediante los datos de incidencia actuales, y estudios serológicos, efectuarán un cálculo del potencial infeccioso de la epidemia bajo las diversas estrategias de aislamiento social y sin ellas.

El estudio se basará, en parte, en los trabajos previos del equipo sobre propagación de enfermedades y su dinámica bajo métodos de control, ya sea estrategias de vacunación, o cuarentena.

También se estudiará la inmunidad de grupo, en la que la tasa de propagación de la enfermedad baja hasta niveles que se consideran seguros.

El proyecto de investigación contará con financiación del Fondo Covid-19 que gestiona el Instituto de Salud Carlos III.

Leer más:

https://www.eldiario.es/norte/euskadi/Investigadores-UPVEHU-desarrollan-matematico-predecir_0_1034497364.html

Investigadores de la Universidad Miguel Hernández estiman bajo criterios matemáticos que se podrían reducir los contagios y muertes de coronavirus haciendo test espaciados

Investigadores de la Universidad Miguel Hernández (UMH) de Elche defienden la realización de test de coronavirus espaciados en el tiempo frente a los que se han hecho masivamente en Torrejón (Madrid).

Expertos del Instituto Universitario de Investigación‘Centro de Investigación Operativa’ (CIO) de dicha universidad estiman, desde el punto de vista matemático, que se podría evitar la muerte de 180 personas en Madrid de aquí a final de año en caso de recurrir a una estrategia inteligente de distribución de los test.

Las conclusiones del informe señalan que, en todos los escenarios analizados, es preferible testar masivamente mediante una distribución inteligente a lo largo del tiempo frente al testeo inicial.

El testeo mediante distribución inteligente a lo largo del tiempo lograría reducir el número de contagios y, por tanto, de fallecimientos, entre un 9% y un 24% en función del escenario.

Leer más:

https://www.cope.es/emisoras/comunidad-valenciana/alicante-provincia/alicante/noticias/investigadores-umh-proponen-test-espaciados-tiempo-frente-las-pruebas-masivas-torrejon-20200602_747245

Investigadores del Instituto de Física de Cantabria elaboran un modelo matemático para simular estrategias de confinamiento y testado

Pablo Martínez Ruiz del Árbol y Lara Lloret Iglesias, investigadores del Instituto de Física de Cantabria (IFCA, centro mixto Universidad de Cantabria-CSIC), han creado un modelo matemático de propagación de enfermedades como el coronavirus que permite simular las posibles estrategias de confinamiento y testado de la población ante una epidemia.

El trabajo, titulado Comparison of epidemic control strategies using agent-based simulations, permite emplear los datos obtenidos para estimar las probabilidades de infección en diferentes escenarios y es útil para la toma de decisiones en situaciones como las provocadas por el coronavirus.

La herramienta de modelado epidemiológico permite observar y estudiar las dinámicas de contagio, observando la gran dependencia del tiempo que pasa entre que una persona se infecta y pasa a tener síntomas.

Los investigadores también han construido un modelo matemático que es capaz de explotar la información recogida en el observatorio para obtener parámetros básicos de la epidemia como la capacidad de propagación o la presencia de personas infectadas.

Leer más:

https://www.elfaradio.com/2020/06/02/investigadores-del-ifca-desarrollan-un-modelo-que-permite-simular-estrategias-de-confinamiento-y-testado/

Enlace al artículo (preprint):

https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.05.24.20111625v1

Según modelo matemático, el pico del coronavirus en México será el 15 de junio con casi 15.000 muertes

Estimaciones de la Plataforma para el Monitoreo y Pronóstico de la Evolución del covid-19 (elaborada por la Universidad La Salle y a cargo del investigador Roberto A. Vázquez) indican que el pico de contagios en México podría llegar el 15 de junio con un total de 144.700 casos positivos y hasta 14.700 fallecimientos por la enfermedad.

En la Ciudad de México se llegaría a casi 40.000 casos acumulados y las muertes serían más de 3.000.

Actualmente, se han contabilizado en el país más de 93.000 positivos y 10.000 fallecimientos por coronavirus.

El modelo que utiliza se le conoce como gausiano y señala que en octubre llegará a su final esta epidemia, pero sólo sería una primera ola que volvería más adelante.

Fuente:

https://www.mediotiempo.com/otros-mundos/pico-covid-19-mexico-llegara-15-junio-revela-estudio-matematico

Científico del Massachusetts Institute of Technology (MIT) calcula 132.000 muertes en México por coronavirus

De acuerdo con una proyección del científico Youyang Gu, del Massachusetts Institute of Technology (MIT), México podría llegar a tener 132.000 muertes por coronavirus el 1 de septiembre de este año.

El modelo se ha vuelto una referencia para quienes quieren saber cuánto pueden aumentar las muertes con el regreso a las actividades diarias.

Se ha aplicado a muchos países americanos y para México, la proyección de 132.000 muertes es el dato del escenario intermedio; en el peor de los casos se llegaría a 212.000 muertos para el primer día del mes de septiembre; y en el mejor escenario, la cifra de defunciones sería de 37.000.

El punto más alto de la curva de muertes diarias en México ocurriría el 10 de agosto, mientras que el punto más alto con el mayor número de infecciones nuevas estimadas sería el 22 de julio.

El científico del MIT detalla su metodología general, sus intervalos de confianza y presenta datos clave como la tasa de contagios, que es el número de personas que pueden contraer la enfermedad por su interacción con un portador.

Las cifras de las autoridades sanitarias federales difieren de lo anterior. El subsecretario de Prevención y Promoción de Salud, Hugo López-Gatell, estimó que la cifra de muertes por coronavirus en México podría llegar a ser de entre 25.000 y 30.000 personas.

Fuente:

https://www.infobae.com/america/mexico/2020/05/28/cientifico-del-mit-calcula-132000-muertes-en-mexico-por-coronavirus/

A %d blogueros les gusta esto: